Administración de cargas de trabajo de HPC

Acelerar la fabricación

Permita que sus ingenieros e investigadores hagan productos más seguros y de mayor calidad más rápido mediante la gestión eficiente de simulaciones grandes y complejas para desbloquear resultados rápidamente. Personalice sus clústeres de HPC para eliminar los silos de recursos informáticos e incorporar la programación de múltiples clústeres para aumentar la escalabilidad.

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Impulsando la innovación en el cuidado de la salud

Desbloquee resultados innovadores y potencie la investigación de misión crítica, con soporte integrado para muchas aplicaciones comerciales y de código abierto populares para el cuidado de la salud y las ciencias de la vida. Gestione eficientemente las cargas de trabajo distribuidas en las infraestructuras locales y en la nube.

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Transformando EDA

Acelere el diseño de semiconductores y la automatización del diseño electrónico (EDA) con una programación de alto rendimiento que priorce la licencia, y lleve técnicas comprobadas de programación de trabajos al dominio de emulación de hardware para agilizar los flujos de trabajo y hacer que trabajar en un entorno de emulación sea más fácil que nunca.

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Ir más allá del código abierto

La administración de cargas de trabajo HPC de código abierto ofrece un valor real, pero en entornos comerciales, las compensaciones son importantes. Si bien el código abierto puede funcionar en algunos entornos, las organizaciones a menudo enfrentan costos ocultos debido a características faltantes, administración compleja, soporte limitado y costoso tiempo de inactividad.

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Potenciando IA y aprendizaje automático

Más organizaciones que nunca están incorporando cargas de trabajo de IA junto con trabajos tradicionales de HPC. Pero en lugar de invertir en clústeres de supercomputación adicionales, puede usar herramientas de administración de carga de trabajo para administrar la compleja combinación de IA y HPC en clústeres existentes.

Practicar la computación sostenible

Optimice la HPC de uso intensivo de recursos para evitar retrasos, retrasos y nodos no utilizados que agotan el exceso de energía. Emplee herramientas mejoradas con IA que identifiquen y cierren trabajos problemáticos para evitar el desperdicio de energía y recursos y use datos históricos y en tiempo real para predecir cuánta energía usará cada trabajo.